|
admin 发表于 2021-6-11 13:15:55
26446
102
课程简介：/ f3 o' j* n! W2 Z) h
这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！
( f% R& q$ Y; K- G# F& a0 V4 o! P8 E2 |% ^) Z
, D3 n! U. t4 ~+ N& P% k$ S ?# y( R
———————————课程目录———————————' ^- f# _3 |6 l5 p5 R7 @
# S6 Y9 L9 ~& A$ O
: {6 q1 V2 h; L; L, @3 v
第1章 实验环境的搭建. m: i. d" W- h1 g
本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows，Mac，linux等平台上安装Anaconda，以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。
v" ~7 T% n' b1-1 导学视频.mp41-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍.mp41-3 Anaconda在Mac上的安装演示.mp41-4 Anaconda在windows上安装演示.mp41-5 Anaconda在Linux上的安装演示.mp41-6 Jupyter-notebook的使用演示.mp4+ a8 @5 V" P0 I$ }4 G: ~
9 b) e3 _0 B2 X7 `$ h% m, N+ j0 N
, b2 {, n0 E# f* W
第2章 Numpy入门5 R$ H" F/ ^4 U) z& C/ z0 o1 W2 b. D
本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。
* X: p0 O6 s& s; m2-1 数据科学领域5个常用Python库.mp42-2 数学基础回顾之矩阵运算.mp42-3 Array的创建及访问.mp42-4 数组与矩阵运算.mp42-5 Array的input和output.mp4
& Z8 R5 y Q1 J- ~! c1 |. k% I# H! T: F' |8 s# Y6 `' {
$ e( B o2 ^0 Z/ k9 K) G% O第3章 Pandas入门" l) L2 A- L) {2 N+ Y; I( }8 N7 R
本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。; l7 G1 F1 M- ^8 e) H, @( _% w
3-1 Pandas Series.mp43-2 Pandas DataFrame.mp43-3 深入理解Series和Dataframe.mp43-4 Pandas-Dataframe-IO操作.mp43-5 DataFrame的Selecting和indexing.mp43-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp43-7 谈一谈NaN.mp43-8 多级Index.mp43-9 Mapping和Replace.mp4
4 R7 @6 n! J; Z3 p, e u* I; O
* h7 Q( i. E% v9 e' L& @: ~: v. t) J c1 z5 v$ J' [7 D; P& G. A
第4章 Pandas玩转数据
/ o9 p' X t0 u1 E1 d% w$ L本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作，包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算，数据的分箱技术，分组技术，聚合技术，以及透视表等。" v( H0 ^. [6 k4 j7 d, E$ ?% B9 M" }
4-1 DataFrame的简单数学计算.mp44-2 Series和DataFrame的排序.mp44-3 重命名Dataframe的index.mp44-4 DataFrame的merge操作.mp44-5 Concatenate和Combine.mp44-6 通过apply进行数据预处理.mp44-7 通过去重进行数据清洗.mp44-8 时间序列操作基础.mp44-9 时间序列数据的采样和画图.mp44-10 数据分箱技术Binning.mp44-11 数据分组技术GroupBy.mp44-12 数据聚合技术Aggregation.mp44-13 透视表.mp44-14 分组和透视功能实战.mp4! {) T ~7 o, Y! B# Q
4 M* N4 z* \( d, Y
3 N3 a* D/ w+ C( t- z' I5 c
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
6 b0 h4 s4 f0 e8 ^8 ^* S% Z" _+ B数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matplotlib的基本使用，包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图， 以及图形样式和显示模式的设置等内容。
' A1 y" H. O6 G9 w5-1 Matplotlib介绍.mp45-2 matplotlib简单绘图之plot.mp45-3 matplotlib简单绘图之subplot.mp45-4 Pandas绘图之Series.mp45-5 Pandas绘图之DataFrame.mp45-6 直方图和密度图.mp4( p' V# e5 K5 w7 A6 V' |+ y: b
* i! X; G" E/ b4 f4 y7 l
+ K+ E$ |# B* X" J: c" G" C3 m! h第6章 绘图和可视化之Seaborn/ [ `* S# D! E+ J$ j
Seaborn是对Matplotlib的进一步封装，其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式，使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能对比。
% f" E: `' T: a# {! R1 t6-1 seaborn介绍.mp46-2 seaborn实现直方图和密度图.mp46-3 seaborn实现柱状图和热力图.mp46-4 seaborn图形显示效果的设置.mp46-5 seaborn强大的调色功能.mp46 o' @2 z- u9 j
3 v. T4 N( e" t# H- N! O# |- A1 R
' c* _* L6 C: A9 Y
第7章 数据分析项目实战
0 \ x( c a5 K- _7 q$ q通过前六章的学习，我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用，本章将通过一个股票市场的分析实战项目，和大家一起用学过的知识去分析数据，进而得到有用的信息。8 i; h3 H7 A& j7 \% M
7-1 实战准备.mp47-2 股票市场分析实战之数据获取.mp47-3 股票市场分析实战之历史趋势分析.mp47-4 股票市场分析实战之风险分析.mp4
, h3 i' m& c: M+ K0 f- [/ Q3 i- b& X4 d/ x5 O
. X G6 Y# A. E: r第8章 课程总结: w9 k+ f! y) A9 i
本章的总结不是对前面8章内容的汇总，而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练习，早日修成正果。
, l9 V2 H7 c( W) f! v% c' n8-1 总结.mp4
0 Z1 m5 l1 H" u2 ^6 `4 E5 Q; y0 D5 h2 F
Z) ]* {5 r' k2 N/ W
下载地址：
- G0 U/ E- q5 X5 w. X |
-
|
[复制链接]
![[Python] 老男孩Python自动化开发12期 老男孩最强一期Python高级运维开发课程 第二...](data/attachment/temp/202106/11/164648tci5ya4mw300ab17.png.132_110.jpg)
![[全套视频] 老男孩Python 高级全栈开发工程师培训教程 老男孩Python企业高级开发...](data/attachment/temp/202106/07/233946kttmchkd2hx0y2xi.png.132_110.jpg)
